Regional variations in the economic burden attributable to excess weight, physical inactivity and tobacco smoking across British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prevalence rates of excess weight, tobacco smoking and physical inactivity vary substantially by geographical region within British Columbia (B.C.). The purpose of this study is to determine the potential reduction in economic burden in B.C. if all regions in the province achieved prevalence rates of these three risk factors equivalent to those of the region with the lowest rates. METHODS: We used a previously developed approach based on population-attributable fractions to estimate the economic burden associated with the various risk factors. Sex-specific relative risk and age/sex-specific prevalence data was used in the modelling. RESULTS: The annual economic burden attributable to the three risk factors in B.C. was about $5.6 billion in 2013, with a higher proportion of this total attributable to excess weight ($2.6 billion) than to tobacco smoking ($2.0 billion). While B.C. has lower prevalence rates of the risk factors than any other Canadian province, there is significant variation within the province. If each region in the province were to achieve the best prevalence rates for the three risk factors, then $1.4 billion (24% of the $5.6 billion) in economic burden could be avoided annually. CONCLUSION: There are notable disparities in the prevalence of each risk factor across health regions within B.C., which were mirrored in each region's attributable economic burden. A variety of social, environmental and economic factors likely drive some of this geographical variation and these underlying factors should be considered when developing prevention programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».